工業和信息化部、國務院國有資產監督管理委員會、中華全國工商業聯合會日前聯合印發《制造業企業數字化轉型實施指南》（以下簡稱《指南》），從制定轉型規劃、組織落地實施、開展成效評估、推進迭代優化4個方面提出了數字化轉型路徑，旨在充分激發制造業企業自身轉型動能，系統性、漸進式推進數字化轉型。

專家表示，針對企業數字化轉型存在的標準不一、復合型人才缺乏、服務商能力參差不齊等問題，《指南》有助于完善政策引導、標準規范、資金支持、人才培養等支持保障，引導數字化要素向制造業企業集聚，形成轉型推進合力。

重點解決不會轉問題

當前，我國制造業數字化轉型正由概念普及向規模化推廣演進，企業“不愿轉”問題初步解決，但大部分企業仍面臨轉型需求不明確、轉型路徑不清晰、轉型解決方案不成熟等問題，“不會轉”成為關鍵堵點卡點。

賽智產業研究院院長趙剛分析，“不會轉“是由數字化轉型的復雜性所決定的。數字化轉型是一個數據驅動的業務轉型過程，很多企業不知道如何利用數字技術實現設計、制造、供應鏈、管理等多個場景的業務創新解決痛點難點問題。數字化轉型是一個持續迭代的系統過程，而很多企業習慣于直接購買技術解決方案，不擅長按照規劃、實施、評估和迭代優化的路徑持續改進轉型成效。數字化轉型是數字技術創新應用的過程，很多企業對人工智能、大數據、區塊鏈等新技術解決方案不熟悉，不知道該如何將這些技術進行集成，發揮技術應用效能。

工業和信息化部信息技術發展司相關負責人介紹，針對企業數字化基礎薄弱、缺乏系統化戰略規劃能力等問題，《指南》引導企業制定數字化轉型規劃，明確轉型方向和目標，由點及面、由淺及深、由易及難分步推進數字化轉型；針對轉型場景復雜多樣、企業難以形成轉型全局洞察能力的問題，《指南》聚焦需求側共性問題找準轉型切入點，分行業構建體系化的數字化轉型場景圖譜，培育功能完備的通用工具產品，以場景轉型之“和”形成企業整體轉型之“解”。

趙剛認為，《指南》強調科學性，遵循基于模型的系統工程，參考借鑒管理學經典循環管理理論PDCA（計劃、執行、檢查、處理）的流程，提出了企業數字化轉型的方法論體系；更注重分階段分場景分類實施，提出數字化轉型要分步組織實施，聚焦各類場景突破，按照龍頭企業鏈式轉型、大型企業整體轉型、中小企業梯次轉型等策略分類實施；更突出可操作性，既有實施原則、主要任務和政策保障，也通過附件的方式提出了場景參考架構和典型場景示例。

立足實際差異化轉型

《指南》根據制造業企業數字化基礎、企業規模等差異化特點，將企業大致劃分為行業龍頭企業、大型企業和中小企業三類。

其中，多數行業龍頭企業數字化基礎較好，企業內部具有相對成熟的數字化轉型經驗，下一階段轉型重點在于提高產業鏈協作效率和供應鏈一體化協同水平，鞏固其市場主導地位。龍頭企業可以構建面向行業、產業集群的工業互聯網平臺，打造貫通工具鏈、數據鏈、模型鏈的數字底座，營造開放共享的產業轉型生態體系，提升制造資源配置效率，增強產業鏈供應鏈韌性和風險防范能力。

大型企業數字化轉型重點在于整合現有數字化基礎能力，以系統性思維制定整體轉型規劃，通過建設工業互聯網平臺提升數據采集、知識沉淀、業務打通、生態搭建等能力，推進企業內部全流程、全場景、全鏈條數字化轉型，實現數據驅動的智能生產決策和運營深度優化。

中小企業數字化基礎薄弱，缺乏整體轉型能力，應堅持因“企”制宜、重點突破，評估轉型潛在價值和可行性，明確轉型優先級。專精特新“小巨人”企業可向產品數字孿生、設計制造一體化等更為復雜的場景開展改造。專精特新中小企業和規上工業中小企業以核心場景為突破口，實施深度改造升級。小微企業結合自身資源條件，開展普惠性上云用數賦智，實現業務系統向云端遷移，提升企業經營水平。

趙剛分析，不同企業由于行業類型、企業規模、業務痛點和數字化進程不同，也要采取不同的數字化轉型策略。比如，中小企業規模小，數字化投資不足，要結合企業業務特色，以核心場景為突破口，充分利用工業互聯網平臺的云化研發設計、生產管理和運營優化等訂閱式產品服務，提升企業核心競爭力。

中國信通院信息化與工業化融合研究所所長劉默分析，鏈式轉型已成為推動中小企業數字化普及的主要抓手。特別是，隨著龍頭企業的供應鏈管控由一級供應商向二級供應商、三級供應商延伸，從產銷協同向供應鏈動態監測預測與調度優化轉變，對上下游中小企業數字化能力要求不斷提高，推動中小企業加快轉型進程。此外，龍頭企業與上下游中小企業的協同也由單純的零部件供應，向協同研發、生產協作等更多領域擴展。

“產業集群園區轉型模式從信息對接走向能力共享。”劉默舉例說，此前很多產業園區通過公共服務平臺開展市場信息、軟件工具對接共享，如今進一步延伸至關鍵能力共享，實現研發、生產等核心環節賦能。比如，橡膠輪胎特色產業集聚區打造數字化共享密煉車間，賦能20余家中小企業。

人工智能成關鍵力量

浪潮云洲工業互聯網董事長齊光鵬介紹，浪潮云洲打造的“人造革表面缺陷檢測一體化裝備”，融合了自研的智能算法研發云平臺與邊緣人工智能推理引擎，檢測速度可達30米/分鐘，識別精度最小可到0.1毫米，缺陷檢出率達99%且檢測水平穩定，能幫助企業規避人工檢測存在的漏檢和誤檢風險，目前已廣泛應用于浙江、江蘇、福建、安徽、河北等皮革產業聚集區，推動了人工智能與制造業的深度融合，加速皮革產業的智能化升級。

“人工智能是制造業數字化轉型、智能化升級中最重要的變革驅動力量，目前已在研發、生產、管理全環節廣泛應用，涌現出上百種場景和模式，并形成兩條技術應用路線。隨著人工智能技術不斷進步和應用場景不斷拓展，制造業將迎來更大的發展潛力和機遇。”劉默說。

中國信息通信研究院發布的《人工智能發展報告（2024年）》顯示，人工智能賦能新型工業化向縱深發展，呈現“大小模型協同”“兩端快、中間慢”等階段特征。總體上，以傳統小模型為代表的專用智能應用逐步成熟，以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段。人工智能應用與行業場景融合不斷深入，有望深刻變革制造過程、組織架構、研發模式與產品形態，從而開辟我國工業從大到強的新路徑。

360集團創始人周鴻祎認為，我國人工智能大模型具有廣闊發展前景，但要在全球大模型產業競爭中贏得主動，要充分發揮我國制度優勢，與國外通用大模型展開競爭；還要充分用好我國工業種類齊全、場景眾多的優勢，將大模型和各種應用場景結合，推動一場新型工業革命，這是實現發展“彎道超車”的關鍵。

數據顯示，當前，我國傳統產業數字化轉型穩步推進。累計培育421家國家級智能制造示范工廠，建成萬余家省級智能工廠，13家中國企業新入選全球“燈塔工廠”，中國“燈塔工廠”總數已達72家，占全球42%。人工智能核心產業企業數量超過4500家，完成備案并上線為公眾提供服務的生成式人工智能服務大模型近200個，注冊用戶超過6億。

日前召開的全國工業和信息化工作會議提出，2025年，工業和信息化部將堅持“點、線、面”協同，加快規上工業企業、專精特新中小企業數字化轉型全覆蓋，面向重點行業“一業一策”制定數字化轉型指南，用3年時間建設200個高標準數字園區；分行業分區域布局一批制造業數字化轉型促進中心；推進工業5G獨立專網建設，壯大多層次系統化工業互聯網平臺體系；實施“人工智能+制造”行動，加強通用大模型和行業大模型研發布局和重點場景應用；全鏈條推進基礎軟件、工業軟件技術攻關和成果應用，加快建設先進計算產業體系。

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